Lancet Diab & Endo：预测2型糖尿病的无创风险评分评价 (EPIC-InterAct研究)

目前尚没有比较现有的2型糖尿病预测模型在不同人群中效能的研究。本研究验证了现有的以非实验室数据为基础的模型，并评估其在欧洲人群中预测效能的差异。

选择无创预测模型预测欧裔人群中糖尿病的发生情况，并采用EPIC-InterAct 病例-队列样本进行验证（本研究包括了来自8个欧洲国家的27 779名受试者，其中有12403例出现糖尿病）。评估在第一个10年随访中模型的判别和预测效能。首先将模型按照各个国家的糖尿病发病率进行调整。针对每个国家进行总体分析，并按照性别、年龄（<60岁与≥60岁）、身体质量指数（body mass index，BMI）（<25 kg/m2与≥25 kg/m2）和腰围（男性<102 cm与≥102 cm；女性<88 cm与≥88 cm）进行亚组分析。

结果发现，共验证了12个预测模型。判别效能从可接受到较好：总体的C统计值范围为0.76[95% CI：0.72~0.80]到0.81（95% CI：0.77~0.84），男性的C统计值为0.73（95%
CI：0.70~0.76）到0.79（95% CI：0.74~0.83），女性为0.78（95% CI：0.74~0.82）到0.81（95% CI：0.80~0.82）。除1个模型外，其余模型的判别效能均存在显著的异质性（p异质性<0.0001）。除3个模型外，大多数模型的预测效能均理想，并且在不同国家间表现一致（p异质性>0.05）。然而有2个模型会高估风险，DPoRT模型会使风险被高估34%（95% CI：29%~39%），Cambridge模型则会使风险被高估40%（95% CI：28%~52%）。相比年龄≥60岁或腰围较大的个体，模型对于年龄<60岁或腰围较小的个体的判别效能更好。对于BMI的模式则不一致。所有模型均会高估BMI<25 kg/m2的个体罹患糖尿病的风险。年龄和腰围亚组的校准模式也不一致。

结果表明，现有的糖尿病预测模型可用于总体人群中2型糖尿病高危个体的鉴别，但各种模型的效能可能因国家、年龄、性别和肥胖程度的不同而有差异。

原始出处：
Kengne AP, Beulens JW, Peelen LM, Moons KG, van der Schouw YT, Schulze MB, Spijkerman AM, Griffin SJ, Grobbee DE, Palla L, Tormo MJ, Arriola L, Barengo NC, Barricarte A, Boeing H, Bonet C, Clavel-Chapelon F, Dartois L, Fagherazzi G, Franks PW, Huerta JM, Kaaks R, Key TJ, Khaw KT, Li K, Mühlenbruch K, Nilsson PM, Overvad K, Overvad TF, Palli D, Panico S, Quirós JR, Rolandsson O, Roswall N, Sacerdote C, Sánchez MJ, Slimani N, Tagliabue G, Tjønneland A, Tumino R, van der A DL, Forouhi NG, Sharp SJ, Langenberg C, Riboli E, Wareham NJ.Non-invasive risk scores for prediction of type 2 diabetes (EPIC-InterAct): a validation of existing models.Lancet Diabetes Endocrinol. 2014 Jan;2(1):19-29.